求数据模型与决策作业!1、 根据你现有的数据资料,把资料的背景和要准备解决的问题写清楚;
2、 任选一案例,进行数据建模分析,用EXCEL来做,运算的过程可以打印下来粘贴到卷子上;
3、 根据你数据分析的结果,看是否解决了所提出问题。
所有的数据资料必须是真实的,可以是网上的,可以是自己单位的!
例如经济开发区的投入和产出问题等
定随机过程 。如果对任意正整数 ,任意的 ,任意的 S是 的状态空间,总有
则称 为马尔可夫过程。
在这个定义中,如果把时刻 看作“现在”,时刻 是“将来”,时刻 是“过去”。 马尔可夫过程要求:已知现在的状态 ,过程将来的状态 与过程过去的状态 无关。这就体现了马尔可夫过程具有无后效性。通常也把无后效性称为马尔可夫性。
从概率论的观点看,马尔可夫过程要求,给定 时, 的条件分布仅与 有关,而与 无关。
二、马尔可夫链及其转移概率
马尔可夫链是参数离散、状态离散的最简单的马尔可夫过程。在马尔可夫链 中,一般取参数空间 。马尔可夫链的状态空间 的一般形式是 。
1、马尔柯夫链定义:
一...全部
定随机过程 。如果对任意正整数 ,任意的 ,任意的 S是 的状态空间,总有
则称 为马尔可夫过程。
在这个定义中,如果把时刻 看作“现在”,时刻 是“将来”,时刻 是“过去”。
马尔可夫过程要求:已知现在的状态 ,过程将来的状态 与过程过去的状态 无关。这就体现了马尔可夫过程具有无后效性。通常也把无后效性称为马尔可夫性。
从概率论的观点看,马尔可夫过程要求,给定 时, 的条件分布仅与 有关,而与 无关。
二、马尔可夫链及其转移概率
马尔可夫链是参数离散、状态离散的最简单的马尔可夫过程。在马尔可夫链 中,一般取参数空间 。马尔可夫链的状态空间 的一般形式是 。
1、马尔柯夫链定义:
一个随机序列{X(t), t=1,2,3,…}取值于正整数空间E={0,1,2,……},或者为E的子集,
如果有:
xi∈E={0,1,2,……} ; i=1,2,…
则称为序列 为马尔柯夫(Markov)链。
这种序列具有马尔可夫性,也叫无后致性。注意:t和i均取整数。
2、马尔柯夫链的含义:
可以这样理解:序列 的“将来”只与“现在”有关而与“过去”无关。
3、马尔柯夫链的状态:
马尔柯夫链序列 中的某一个符号X(ti)的数值一定为E中的某一个元素xi(或xj),这时,称xI(或xj)为随机序列的一个状态Si。
4、马尔柯夫链的一步转移概率
马尔柯夫(Markov)链的统计特性用条件概率(状态转移概率)来描述:
习惯上把转移概率记做
这称为马氏链的一步转移概率。为马尔柯夫链从状态i变为状态j的条件概率。
它满足:(概率的加法公式)
pij(1)(t)≥0 i j ∈E
5、马尔柯夫链的K步转移概率:
其k步转移概率为:为马尔柯夫链从状态i经过k步(k个单位时间)后变为状态j的条件概率:
它满足:
p(k)ij(t)≥0 i j ∈E
。
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